python图片降采样

Python图片降采样是一种减少图片分辨率的操作，即通过减少像素数量达到降低图片分辨率并减小图片文件大小的目的。

要完成图片降采样的操作，可以使用Python的Pillow库。使用Pillow库的resize()方法来改变图片分辨率。具体步骤如下：

1. 读取图片：使用Pillow库中的Image.open()方法读取原始图片。

2. 设置降采样后的图片大小：根据需求设置图片降采样后的大小。

3. 执行图片降采样操作：使用resize()方法对图片进行降采样处理并保存图片。

比如，以下代码将读取名为"example.jpg"的图片，将其降采样为100 x 100像素的大小并保存到名为"example_resized.jpg"的文件中。

from PIL import Image
 
# 读取原始图片
img = Image.open('example.jpg')
 
# 设置降采样后的图片大小
size = (100, 100)
 
# 执行图片降采样操作并保存图片
resized_img = img.resize(size)
resized_img.save('example_resized.jpg')

需要注意的是，使用该方法进行降采样的过程中，会导致图片细节变模糊，因此需要在使用之前和之后仔细观察降采样前后的差异以确保操作达到预期效果。

相关问题

python opencv实现图像分辨率升采样降采样

首先，我们需要导入OpenCV库：

import cv2

然后，我们可以使用`cv2.imread()`函数读取一张图片：

img = cv2.imread('image.jpg')

接下来，我们可以使用`cv2.resize()`函数来进行图像分辨率的升采样和降采样。其中，`cv2.resize()`函数的第一个参数是原始图片，第二个参数是目标图片的大小（可以是宽度和高度的元组或者一个缩放比例因子），第三个参数是插值方法。

例如，我们可以将一张图片的分辨率降低一半：

resized_img = cv2.resize(img, (img.shape[1]//2, img.shape[0]//2), interpolation = cv2.INTER_AREA)

或者将一张图片的分辨率提高一倍：

resized_img = cv2.resize(img, (img.shape[1]*2, img.shape[0]*2), interpolation = cv2.INTER_CUBIC)

其中，`cv2.INTER_AREA`表示使用平均像素值进行降采样，`cv2.INTER_CUBIC`表示使用三次样条插值进行升采样。

最后，我们可以使用`cv2.imshow()`函数来显示结果：

cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Resized Image', resized_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

完整代码如下：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
resized_img = cv2.resize(img, (img.shape[1]//2, img.shape[0]//2), interpolation = cv2.INTER_AREA)
#resized_img = cv2.resize(img, (img.shape[1]*2, img.shape[0]*2), interpolation = cv2.INTER_CUBIC)

cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Resized Image', resized_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

python对图像进行降采样，实现基于最近邻插值的图像插值(图像放大)，显示实验结果，计算 PSNR的代码

在Python中，我们可以使用PIL（Pillow）库来进行图像的降采样，尤其是通过最近邻插值实现图像放大。首先，需要安装Pillow库，可以使用pip install pillow命令。这里是一个简单的步骤：

from PIL import Image
import numpy as np
from skimage.measure import compare_psnr

# 加载原始图片
img = Image.open('original_image.jpg')
width, height = img.size
new_width, new_height = 2 * width, 2 * height  # 新的尺寸，这里是放大两倍

# 使用PIL的resize函数，参数interpolation=NEAREST表示最近邻插值
resampled_img = img.resize((new_width, new_height), resample=Image.NEAREST)

# 将图像转换为numpy数组
img_array = np.array(img)
resampled_array = np.array(resampled_img)

# 显示原图和处理后的图像
side_by_side = np.hstack([img_array, resampled_array])
plt.imshow(side_by_side)
plt.show()

# 计算PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）
psnr_value = compare_psnr(img_array, resampled_array, data_range=resampled_array.max() - resampled_array.min())
print(f"PSNR: {psnr_value}")

在这个例子中，`compare_psnr`函数来自skimage库，它用于计算两个图像之间的峰值信噪比，数值越高表示图像质量越好。